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公开(公告)号：CN113729738B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111069424.X
申请日：2021-09-13
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明是一种多通道肌电特征图像数据集的构建方法。首先，结合阈值比较法和巴特沃斯滤波器，完成原始肌电信号的预处理。随后，从常用的时域和频域特征中进行2次筛选，选择4种互不冗余的肌电特征进行特征提取。其次，基于一维信号与二维图像的映射关系生成肌电图像。最后，按照图像的拼接方式，完成多通道肌电特征图像的构建。肌电图像数据集通过深度学习网络的训练，可以有效提高手势识别率。多通道肌电特征图像具有更加丰富的特征信息，多种特征可以完成信息之间的互补，最后的识别率会比单通道肌电特征图像高出8％‑9％。
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公开(公告)号：CN114360067A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210031076.5
申请日：2022-01-12
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明属于利用深度学习方法进行动态手势识别领域，本文提出了一种基于三维卷积神经网络的算法进行动态手势识别。现有基于深度学习的动态手势识别方法中，因为需要对视频空间信息和时序信息进行提取，网络输入信息量较大，导致其参数和计算量都十分庞大，网络结构复杂，实时性不高。本发明针对手势识别模型训练前人工提取特征繁琐和提取特征不够精细的问题，提出了利用关键帧提取特征的方式，提高了特征提取的效率和精度。针对现有基于图像处理的手势识别技术受外界环境影响大和稳定性欠佳等问题，设计三维卷积网络融合了图像的时空信息，减小了信息输入的损失，具有更好的稳定性和实时性。
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公开(公告)号：CN114511690B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210023092.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于采集3D目标检测图像数据集的装置与标注方法，涉及3D目标检测数据集装置技术领域。本发明包括底部旋转装置、水平伸缩装置、竖直升降装置、仰俯角调节装置、相机夹持与旋转装置和控制模块；所述控制模块包括5个电机、主控板和供电模块，各个电机可带动不同装置运动以实现一定范围内相机与带采集目标在半球面上所有对应位姿，主控板可控制个电机使其协调运动以及相机图像采集，并且可根据各电机状态得到相机与目标相对位姿，从而能够得到物体在相机下的坐标，并将物体在照片中标注出来。本发明可极大简化3D目标检测数据集制作与标注过程。
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公开(公告)号：CN114131601A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111459916.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种偏置腕6R工业机械手笛卡尔轨迹跟踪逆运动学算法。包括以下步骤：S1、首先，采用改进的断开和重新连接方法，得到了仅包含θ6的非线性方程组和其他关节变量的解析公式；S2、接下来，使用奇异轨迹将前三个关节的关节空间划分为四个唯一区域，建立它们与逆运动学公式中正负号之间的关系；S3、然后，结合黄金分割法和对分法设计一种求解一维非线性方程根的算法；S4、最后，进行数值验证。结果表明，该算法的平均求解时间约为13.7μs，平均位姿误差范数约为1.58×10‑12mm，本发明可以保证实时、高精度的笛卡尔轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN113729738A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111069424.X
申请日：2021-09-13
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明是一种多通道肌电特征图像数据集的构建方法。首先，结合阈值比较法和巴特沃斯滤波器，完成原始肌电信号的预处理。随后，从常用的时域和频域特征中进行2次筛选，选择4种互不冗余的肌电特征进行特征提取。其次，基于一维信号与二维图像的映射关系生成肌电图像。最后，按照图像的拼接方式，完成多通道肌电特征图像的构建。肌电图像数据集通过深度学习网络的训练，可以有效提高手势识别率。多通道肌电特征图像具有更加丰富的特征信息，多种特征可以完成信息之间的互补，最后的识别率会比单通道肌电特征图像高出8％‑9％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114131601B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202111459916.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种偏置腕6R工业机械手笛卡尔轨迹跟踪逆运动学算法。包括以下步骤：S1、首先，采用改进的断开和重新连接方法，得到了仅包含θ6的非线性方程组和其他关节变量的解析公式；S2、接下来，使用奇异轨迹将前三个关节的关节空间划分为四个唯一区域，建立它们与逆运动学公式中正负号之间的关系；S3、然后，结合黄金分割法和对分法设计一种求解一维非线性方程根的算法；S4、最后，进行数值验证。结果表明，该算法的平均求解时间约为13.7μs，平均位姿误差范数约为1.58×10‑12mm，本发明可以保证实时、高精度的笛卡尔轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN114511690A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210023092.X
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于采集3D目标检测图像数据集的装置与标注方法，涉及3D目标检测数据集装置技术领域。本发明包括底部旋转装置、水平伸缩装置、竖直升降装置、仰俯角调节装置、相机夹持与旋转装置和控制模块；所述控制模块包括5个电机、主控板和供电模块，各个电机可带动不同装置运动以实现一定范围内相机与带采集目标在半球面上所有对应位姿，主控板可控制个电机使其协调运动以及相机图像采集，并且可根据各电机状态得到相机与目标相对位姿，从而能够得到物体在相机下的坐标，并将物体在照片中标注出来。本发明可极大简化3D目标检测数据集制作与标注过程。
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公开(公告)号：CN113997288A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111282608.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种非球腕6R工业机器人逆运动学求取方法。包括以下步骤：S1、首先采用改进的断开‑重连方法和DIXON合成法，推导出具有连续性且只包含θ6的非线性方程，以及其它关节变量的逆解公式；S2、然后证明相邻位姿点的逆解在相同唯一域中距离最小，并根据唯一域的判断，给出了逆解公式中正负符号确定的方法；S3、最后利用黄金分割法对非线性方程搜索求解；S4、仿真结果表明，算法无需得到非球腕6R机器人的所有逆解，也可保证各关节的位移最小；S5、算法平均求解时间约为12us，平均位姿误差范数约为7.07×10‑12。本发明相比于传统方法具有更高的效率，推导过程更加简便。
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公开(公告)号：CN115148337A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210551394.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的中医穴位智能辅助定位系统及方法，它包括上位机主控制系统、下位机运动控制系统、二维运动平台、区块链数据系统以及红外激光和程序烧写调试等模块。通过操作人员对上位机的操作命令，控制下位机完成手动寻穴并收录穴位位置数据，用户上传信息至系统，制定初始计划，直接读取穴位信息进行自动寻穴。本发明将穴位信息通过红外激光模块直观的展现出来，自动寻穴不受使用者的体型差异影响，进行客观准确地定位。本发明定位步骤清晰明了、操作简单，可以实现异地使用设备，免去每次治疗时的适配问题，有利于高效便捷地完成针灸技术工作。
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